计量经济学重点难点知识汇总

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1、本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。《计量经济学重点难点》Ch1导　论1、计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。计量经济学与理论经济学、数理经济学、经济统计学、数理统计学既有区别又有联系。2、计量经济研究分为模型设定、参数估计、模型检验、模型运用等四个步骤。3、模型的设定主要是选择变量和确定变量间联系的数学形式。适于对实际经济活动作计量分析的计量经济模型应包含经济变量、待确定的参数和随机误差项。行为方程、技术方程、制度方程和定义方程可作为建立模型时参考。4、计量经济模型中的变量

2、分为被解释变量（应变量）和解释变量、内生变量和外生变量。5、参数是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度的因素，通常具有相对稳定性。参数无法直接观测和计算，只能用适当的方法根据变量的样本观测值去估计。参数估计的方法应符合“尽可能地接近总体参数真实值”的准则。6、计量经济研究中应用的数据包括时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据等。7、对模型检验包括经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验和模型预测检验。８、计量经济模型主要可应用于经济结构分析、政策评价和经济预测。９、相关学科补充内容：西方经济学、经济统计学、线性代数（矩阵、向量）、概率论与数理统计（各种分

3、布、显著性检验）Ch2简单线性回归模型1、变量间的关系分为函数关系与相关关系。相关系数是对变量间线性相关程度的度量。2、现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。3、总体回归函数（PRF）是将总体被解释变量Y的条件均值表现为解释变量X的某种函数。样本回归函数（SRF）是将被解释变量Y的样本条件均值表示为解释变量X的某种函数。总体回归函数与样本回归函数的区别与联系。4、随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y

4、的影响。5、简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）6、普通最小二乘法（OLS）估计参数的基本思想及估计式；OLS估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；OLS估计式是最佳线性无偏估计式。7、对回归系数区间估计的思想和方法。8、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，可决系数是在总变差分解基础上确定的。可决系数的计算方法、特点与作用。本文档系作者精心整理编辑，如有需要，可查看作者文库其他文档。本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。9、对回归系数假设检验

5、的基本思想。对回归系数t检验的思想与方法；用P值判断参数的显著性。10、被解释变量平均值预测与个别值预测的关系，被解释变量平均值的点预测和区间预测的方法，被解释变量个别值区间预测的方法。11、运用EViews软件实现对简单线性回归模型的估计和检验。 Ch2主要公式表1、总体回归函数2、样本回归函数3、基本假定 4、最小二乘估计5、参数OLS估计式的期望6、参数OLS估计式的方差7、参数估计式的标准误差8、的无偏估计9、t检验统计量8、样本可决系数9、参数估计的置信区间本文档系作者精心整理编辑，如有需要，可查看作者文库其他文档。本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。1

6、0、平均值预测区间11、个别值预测区间 Ch3多元线性回归模型1、多元线性回归模型是将总体回归函数描述为一个被解释变量与多个解释变量之间线性关系的模型。通常多元线性回归模型可以用矩阵形式表示。2、多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定，除了零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定以外，还要求满足无多重共线性假定。3、多元线性回归模型参数的最小二乘估计式；参数估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；在基本假定满足的条件下，多元线性回归模型最小二乘估计式是最佳线性无偏估计式。4、多元线性回归模型中参数区间估计的方法。5、多重可决系数

7、的意义和计算方法，修正可决系数的作用和方法。6、F检验是对多元线性回归模型中所有解释变量联合显著性的检验，F检验是在方差分析基础上进行的。7、多元回归分析中，为了分别检验当其它解释变量不变时，各个解释变量是否对被解释变量有显著影响，需要分别对所估计的各个回归系数作t检验。8、利用多元线性回归模型作被解释变量平均值预测与个别值预测的方法。 Ch3主要公式表1、多元线性回归模型Y=Xβ+U2、样本回归函数Y=X+e3、基本假定E(U)=0Rank(X)=k4、最小二乘估计本文档系作者精心整理编辑，如有需要，可查看作者文库其他文档。本文档系作者精心整理编辑，实用价值高